HBase 基本入门篇

无论是 NoSQL,还是大数据领域,HBase 都是非常"炙热"的一门数据库。
本文将对 HBase 做一些基础性的介绍,旨在入门。

一、简介

HBase 是一个开源的、面向列的非关系型分布式数据库,目前是Hadoop体系中非常关键的一部分。
在最初,HBase是基于谷歌的 BigTable 原型实现的,许多技术来自于Fay Chang在2006年所撰写的Google论文"BigTable"。与 BigTable基于Google文件系统(File System)一样,HBase则是基于HDFS(Hadoop的分布式文件系统)之上而开发的。

HBase 采用 Java 语言实现,在其内部实现了BigTable论文提到的一些压缩算法、内存操作和布隆过滤器等,这些能力使得HBase 在海量数据存储、高性能读写场景中得到了大量应用,如 Facebook 在 2010年11 月开始便一直选用 HBase来作为消息平台的存储层技术。
HBase 以 Apache License Version 2.0开源,这是一种对商业应用友好的协议,同时该项目当前也是Apache软件基金会的顶级项目之一。

有什么特性

  • 基于列式存储模型,对于数据实现了高度压缩,节省存储成本
  • 采用 LSM 机制而不是B(+)树,这使得HBase非常适合海量数据实时写入的场景
  • 高可靠,一个数据会包含多个副本(默认是3副本),这得益于HDFS的复制能力,由RegionServer提供自动故障转移的功能
  • 高扩展,支持分片扩展能力(基于Region),可实现自动、数据均衡
  • 强一致性读写,数据的读写都针对主Region上进行,属于CP型的系统
  • 易操作,HBase提供了Java API、RestAPI/Thrift API等接口
  • 查询优化,采用Block Cache 和 布隆过滤器来支持海量数据的快速查找

与RDBMS的区别

对于传统 RDBMS 来说,支持 ACID 事务是数据库的基本能力,而 HBase 则使用行级锁来保证写操作的原子性,但是不支持多行写操作的事务性,这主要是从灵活性和扩展性上做出的权衡。

ACID 要素包含 原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)以及持久性(Durability)

总体来说, HBase 与传统关系数据库的区别,如下表所示:

特性HBaseRDBMS
硬件架构类似于 Hadoop 的分布式集群,硬件成本低廉传统的多核系统,硬件成本昂贵
容错性由软件架构实现,由于由多个节点组成,所以不担心一点或几点宕机一般需要额外硬件设备实现 HA 机制
数据库大小PBGB、TB
数据排布方式稀疏的、分布的多维的 Map以行和列组织
数据类型Bytes丰富的数据类型
事物支持ACID 只支持单个 Row 级别全面的 ACID 支持,对 Row 和表
查询语言只支持 Java API (除非与其他框架一起使用,如 Phoenix、Hive)SQL
索引只支持 Row-key,除非与其他技术一起应用,如 Phoenix、Hive支持
吞吐量百万查询/每秒数千查询/每秒

二、数据模型

下面,我们以关系型数据库的一个数据表来演示 HBase 的不同之处。 先来看下面这张表:

ID设备名状态时间戳
1空调打开20190712 10:05:01
2电视机关闭20190712 10:05:08

这里记录的是一些家庭设备上报的状态数据(DeviceState),其中包括设备名、状态、时间戳这些字段。

在 HBase 中,数据是按照列族(Column Family,简称CF)来存储的,也就是说对于不同的列会被分开存储到不同的文件。
那么对于上面的状态数据表来说,在HBase中会被存储为两份:

列族1. 设备名

Row-KeyCF:Column-KeyTimestampCell Value
1DeviceState:设备名20190712 10:05:01空调
2DeviceState:设备名20190712 10:05:08电视机

列族2. 状态

Row-KeyCF:Column-KeyTimestampCell Value
1DeviceState:状态20190712 10:05:01打开
2DeviceState:状态20190712 10:05:08关闭

这里Row-key是唯一定位数据行的ID字段,而Row-key 加上 CF、Column-Key,再加上一个时间戳才可以定位到一个单元格数据。
其中时间戳用来表示数据行的版本, 在HBase中默认会有 3 个时间戳的版本数据,这意味着对同一条数据(同一个Rowkey关联的数据)进行写入时,最多可以保存3个版本。

在查询某一行的数据时,HBase需要同时从两个列族(文件)中进行查找,最终将结果合并后返回给客户端。 由此可见如果列族太多,则会影响读取的性能,在设计时就需要做一些权衡。

由此可见,HBase的使用方式与关系型数据库是大不相同的,在使用 HBase 时需要抛弃许多关系型数据库的思维及做法,比如强类型、二级索引、表连接、触发器等等。

然而 HBase 的灵活性及高度可伸缩性却是传统 RDBMS 无法比拟的。

三、安装HBase

单机环境安装

  1. 准备JDK环境

确保环境上JDK已经装好,可执行java -version确认:

host:/home/hbase # java -version
openjdk version "1.8.0_201"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_201-Huawei_JDK_V100R001C00SPC060B003-b10)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.201-b10, mixed mode)
  1. 下载软件

官网的下载地址页面:
http://archive.apache.org/dist/hbase/

选择合适的版本,比如1.4.10。 下载后解压:

wget http://archive.apache.org/dist/hbase/2.1.5/hbase-2.1.5-bin.tar.gz
tar -xzvf hbase-2.1.5-bin.tar.gz
mkdir -p /opt/local
mv hbase-2.1.5 /opt/local/hbase

配置HBase执行命令路径:

export HBASE_HOME=/opt/local/hbase
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
  1. 配置软件

vim conf/hbase-env.sh

#JDK安装目录
export JAVA_HOME=/usr/local/jre1.8.0_201
#配置hbase自己管理zookeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=true

vim conf/hbase-site.xml

<configuration>

  <!-- zookeeper端口  -->
  <property>
      <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
      <value>2182</value>                                                                                                                                           
  </property>

  <!--  HBase 数据存储目录 -->
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>file:///opt/local/hbase/data</value>
  </property>

  <!-- 用于指定 ZooKeeper 数据存储目录 -->
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <value>/opt/local/hbase/data/zookeeper</value>
  </property>

  <!-- 用于指定临时数据存储目录 -->
  <property>
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>/opt/local/hbase/temp/hbase-${user.name}</value>
  </property>
</configuration>

其中 hbase.rootdir 和 hbase.zookeeper.property.dataDir 都用来指定数据存放的目录,默认情况下hbase会使用/tmp目录,这显然是不合适的。
配置了这两个路径之后,hbase会自动创建相应的目录。

关于更多的参数设定可参考这里

  1. 启动软件
start-hbase.sh

此时查看 logs/hbase-root-master-host-xxx.log,如下:

2019-07-11 07:37:23,654 INFO  [localhost:33539.activeMasterManager] hbase.MetaMigrationConvertingToPB: hbase:meta doesn't have any entries to update.
2019-07-11 07:37:23,654 INFO  [localhost:33539.activeMasterManager] hbase.MetaMigrationConvertingToPB: META already up-to date with PB serialization
2019-07-11 07:37:23,664 INFO  [localhost:33539.activeMasterManager] master.AssignmentManager: Clean cluster startup. Assigning user regions
2019-07-11 07:37:23,665 INFO  [localhost:33539.activeMasterManager] master.AssignmentManager: Joined the cluster in 11ms, failover=false
2019-07-11 07:37:23,672 INFO  [localhost:33539.activeMasterManager] master.TableNamespaceManager: Namespace table not found. Creating...

检查进程情况,发现进程已经启动

ps -ef |grep hadoop
root     11049 11032  2 07:37 pts/1    00:00:20 /usr/local/jre1.8.0_201/bin/java -Dproc_master -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:ReservedCodeCacheSize=256m -Dhbase.log.dir=/opt/local/hbase/logs -Dhbase.log.file=hbase-root-master-host-192-168-138-148.log -Dhbase.home.dir=/opt/local/hbase -Dhbase.id.str=root -Dhbase.root.logger=INFO,RFA -Dhbase.security.logger=INFO,RFAS org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster start
root     18907 30747  0 07:50 pts/1    00:00:00 grep --color=auto hadoop

通过JPS(JDK自带的检查工具) 可以看到当前启动的Java进程:

# jps
5701 Jps
4826 HMaster
1311 jar

查看 data目录,发现生成了对应的文件:

host:/opt/local/hbase/data # ls -lh .
total 36K
drwx------. 4 root root 4.0K Jul 11 08:08 data
drwx------. 4 root root 4.0K Jul 11 08:08 hbase
-rw-r--r--. 1 root root   42 Jul 11 08:08 hbase.id
-rw-r--r--. 1 root root    7 Jul 11 08:08 hbase.version
drwx------. 2 root root 4.0K Jul 11 08:08 MasterProcWALs
drwx------. 2 root root 4.0K Jul 11 08:08 oldWALs
drwx------. 3 root root 4.0K Jul 11 08:08 .tmp
drwx------. 3 root root 4.0K Jul 11 08:08 WALs
drwx------. 3 root root 4.0K Jul 11 08:08 zookeeper

关于运行模式
HBase启动时默认会使用单机模式,此时 Zookeeper和 HMaster/RegionServer 会运行在同一个JVM中。
以standalone模式启动的HBase会包含一个HMaster、RegionServer、Zookeeper实例,此时 HBase 会直接使用本地文件系统而不是HDFS。

通过将 conf/hbase-site.xml中的 hbase.cluster.distributed 配置为true,就是集群模式了。
在这个模式下,你可以使用分布式环境进行部署,或者是"伪分布式"的多进程环境。

<configuration>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
</configuration>

需要注意的是,如果以standalone启动的话,HMaster、RegionServer端口都是随机的,无法通过配置文件指定。

四、基本使用

打开HBase Shell

hbase shell

执行status命令

Version 2.1.5, r76ab087819fe82ccf6f531096e18ad1bed079651, Wed Jun  5 16:48:11 PDT 2019

hbase(main):001:0> status
1 active master, 0 backup masters, 1 servers, 0 dead, 2.0000 average load

这表示有一个Master在运行,一个RegionServer,每个RegionServer包含2个Region。

表操作

  • 创建DeviceState表
hbase(main):002:0> create "DeviceState", "name:c1", "state:c2"

=> Hbase::Table - DeviceState

此时,已经创建了一个DeviceState表,包含name(设备名称)、state(状态)两个列。

查看表信息:

hbase(main):003:0> list
TABLE
DeviceState
1 row(s) in 0.0090 seconds

=> ["DeviceState"]

hbase(main):003:0> describe "DeviceState"
Table DeviceState is ENABLED
DeviceState
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'name', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSIO
N => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536', REPLICATION_SCOPE => '0'}
{NAME => 'state', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSI
ON => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536', REPLICATION_SCOPE => '0'}
2 row(s) in 0.0870 seconds
  • 写入数据

通过下面的命令,向DeviceState写入两条记录,由于有两个列族,因此需要写入四个单元格数据:

put "DeviceState", "row1", "name", "空调"
put "DeviceState", "row1", "state", "打开"
put "DeviceState", "row2", "name", "电视机"
put "DeviceState", "row2", "state", "关闭"
  • 查询数据

查询某行、某列

hbase(main):012:0> get "DeviceState","row1"
COLUMN                                      CELL
 name:                                      timestamp=1562834473008, value=\xE7\x94\xB5\xE8\xA7\x86\xE6\x9C\xBA
 state:                                     timestamp=1562834474630, value=\xE5\x85\xB3\xE9\x97\xAD
1 row(s) in 0.0230 seconds

hbase(main):013:0> get "DeviceState","row1", "name"
COLUMN                                      CELL
 name:                                      timestamp=1562834473008, value=\xE7\x94\xB5\xE8\xA7\x86\xE6\x9C\xBA
1 row(s) in 0.0200 seconds

扫描表

hbase(main):026:0> scan "DeviceState"
ROW                                         COLUMN+CELL
 row1                                       column=name:, timestamp=1562834999374, value=\xE7\xA9\xBA\xE8\xB0\x83
 row1                                       column=state:, timestamp=1562834999421, value=\xE6\x89\x93\xE5\xBC\x80
 row2                                       column=name:, timestamp=1562834999452, value=\xE7\x94\xB5\xE8\xA7\x86\xE6\x9C\xBA
 row2                                       column=state:, timestamp=1562835001064, value=\xE5\x85\xB3\xE9\x97\xAD
2 row(s) in 0.0250 seconds

查询数量

hbase(main):014:0> count "DeviceState"
2 row(s) in 0.0370 seconds

=> 1
  • 清除数据

删除某列、某行

delete "DeviceState", "row1", "name"
0 row(s) in 0.0080 seconds

hbase(main):003:0> deleteall "DeviceState", "row2"
0 row(s) in 0.1290 seconds

清空整个表数据

hbase(main):021:0> truncate "DeviceState"
Truncating 'DeviceState' table (it may take a while):
 - Disabling table...
 - Truncating table...
0 row(s) in 3.5060 seconds

删除表(需要先disable)

hbase(main):006:0> disable "DeviceState"
0 row(s) in 2.2690 seconds

hbase(main):007:0> drop "DeviceState"
0 row(s) in 1.2880 seconds

五、FAQ

  • 启动时提示 ZK 端口监听失败:
    Could not start ZK at requested port of 2181. ZK was started at port: 2182. Aborting as clients (e.g. shell) will not be able to find this ZK quorum

原因
HBase需要启动Zookeeper,而本地的2181端口已经被启用(可能有其他Zookeeper实例)

解决办法
conf/hbase-site.xml中修改hbase.zookeeper.property.clientPort的值,将其修改为2182,:

<configuration>
  <property>
      <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
      <value>2182</value>                                                                                                                                           
  </property>
</configuration>
  • 启动HBase Shell时提示java.lang.UnsatisfiedLinkError

原因
在执行hbase shell期间,JRuby会在“java.io.tmpdir”路径下创建一个临时文件,该路径的默认值为“/tmp”。如果为“/tmp”目录设置NOEXEC权限,然后hbase shell会启动失败并抛出“java.lang.UnsatisfiedLinkError”错误。

解决办法

  1. 取消/tmp的noexec权限(不推荐)
  2. 设置java.io.tmpdir变量,指向可用的路径,编辑conf/hbase-env.sh文件:
export HBASE_TMP_DIR=/opt/local/hbase/temp
export HBASE_OPTS="-XX:+UseConcMarkSweepGC -Djava.io.tmpdir=$HBASE_TMP_DIR"

参考文档

HBase 官方权威指南
https://hbase.apache.org/book.html#quickstart

HBase 单机模式搭建
https://my.oschina.net/jackieyeah/blog/712019

HBase 深入浅出
较详细介绍了HBase的由来以及特性,文中提供了HBase集群、存储机制的一些简介,非常适合入门阅读
https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-bigdata-hbase/index.html

作者: 美码师(zale)

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华为云官方博客 815

【公共云三十问 之二十九】国计民生之制造:制造云如何重塑数智时代的新质生产力?

平台打通软件交付的完整路径,覆盖需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、制品仓库、部署、测试等关键环节,支持大模型能力融入研发全流程,实现从需求到交付的端到端管理。通过构建“研发一朵云”,方案打破地域与组织壁垒,实现跨团队协同开发,有效缩短软件交付周期,助力工业制造企业从“传统研发”走向“敏捷研发”,加速数智化转型进程。当制造云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,公共云的社会价值将从基础设施层向生产场景层持续延伸,为新型工业化建设和制造强国战略注入源源不断的动力,重塑数智时代的中国制造新质生产力。

华为云官方博客 782

告别重复手工迁仓,码道MCP+Skill实现仓库批量迁移

案例介绍。

华为云官方博客 778

【公共云三十问 之二十八】国计民生之油气:智算云如何叩响数智时代的“地心蓝金”?

西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

华为云官方博客 611

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 660

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 520

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 509

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 284

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 286

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 557

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 666

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 458

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

华为云官方博客 377

邀请函|第三届“兴智杯”全国人工智能创新应用大赛开幕式,期待您现场莅临

AI 算法工程师、大模型应用开发、智能编码、国产软硬件栈开发者、开源开发者。大赛官方参赛对象就包含企事业单位开发者团队、个人开发者中华人民共...诉求:了解本届赛题方向、对接算力 / 技术资源、认识同行、获取参赛信息。意向参赛团队、往届参赛选手、技术团队负责人、个人独立开发者。

华为云官方博客 472

码道LSP:打通“最后一公里”,让AI真正懂你的项目

用AI代码智能体分析项目时,您是否遇到过这样的困境:查询方法调用链、字段改动影响范围,返回一堆杂乱文本,夹杂注释、日志、无关代码,需要人工逐一筛选复核。根源在于传统方案只会文本检索,大模型拿到的是原始源码文本,缺少代码语义信息。华为云码道CodeArts代码智能体接入LSP能力,尝试解决这个开发痛点。

华为云官方博客 546
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